基于数字调幅广播外辐射源雷达的弱目标检测

外辐射源雷达面临严重的多径杂波问题,因此要实现对弱目标的检测就必须尽可能地抑制直达波、多径杂波和提高目标的信噪比和信杂比。针对这一问题,在建立新体制雷达空域、时域、频域信号模型的基础上,提出一种空域与时域联合自适应处理技术。通过空域自适应波束形成对强多径方位形成零陷,针对弱多径采用基于横向滤波器的算法从时域上消除。以数字调幅广播外辐射源雷达为例,结合仿真和实测数据对空域与时域联合自适应处理技术进行分析,能够更加有效地检测出弱目标。研究结果表明：该技术能克服空域自适应波束形成方法自由度不足或杂波噪声比低导致的杂波零陷深度不够等缺点,并且能提高目标的信噪比和信杂比。     

基于图特征学习的海杂波抑制算法

为有效降低海杂波对海洋雷达的工作影响,研究海杂波的抑制问题,提出一种基于图特征学习的海杂波抑制算法。使用时频变换对雷达回波信号进行维度扩增,基于图嵌入处理深度挖掘图结构特征的思想,并依据海杂波和目标回波信号在时频谱中的不同结构特性,给出一种通过图嵌入进行信号节点特征向量构造的方法。区别于传统时域对消和子空间分解等方法,该方法可以通过时频谱中不同信号的节点分类实现海杂波的抑制。仿真与实测结果表明,该算法可以有效抑制雷达回波信号中的海杂波分量,提升雷达回波信号的信杂比,为海洋雷达进行海杂波的抑制提供了新的思路和途径。     

弹载相控阵雷达系统设计与信号处理问题

弹载相控阵雷达的系统设计与信号处理实现低空目标探测是下一代主动雷达导引头的一项关键技术。针对这些问题,本文从技术难点、工作模式等方面对导引头雷达动目标检测进行了分析。相比机载预警雷达,弹载雷达采用前视阵列且运动速度快、工作波长短,杂波存在距离、多普勒多重模糊问题,杂波特性严重非均匀,杂波抑制难度大。本文给出了笔者在弹载雷达系统设计及空时自适应处理方面所做的工作,同时指出了目前这一领域有待改善和研究的相关问题。     

自适应动目标显示雷达

雷达不仅接收目标反射波,而且同时接收地面和云、雨等有害杂波。为抑制杂波提取目标反射波必须使用滤波器。抑制地面静止杂波的滤波器和动目标显示雷达已经开发实用。而抑制雨、云等移动杂波的滤波器,虽已采用,但是因为手工操作多受操作手熟练程度的影响,所以还不实用。     

基于逆V波形的无杂波区目标检测算法研究

步进频合成宽带技术是一种易于雷达工程实现的距离高分辨技术,但其对目标速度估计十分敏感。逆V步进频波形具有天然的高精度测速性能,在得到目标速度后,通过调整信号参数可将目标距离像移到无杂波区。因此,逆V步进频波形适用于对地目标探测雷达。根据目标速度调整步进频波形参数,在合成宽带成像仿真过程中实现目标和杂波的分离。结果表明,该方法能够准确估计目标速度,并根据目标运动速度自适应调整脉冲重复时间,使得目标距离像与杂波具有可分性。     

非因果滤波器归一化最小均方误差对消算法

在利用外部辐射源的无源雷达中,强直达波和多径干扰会掩盖微弱的目标回波信号,严重影响目标的检测,因此提出基于数字非因果滤波器的归一化最小均方误差对消算法。该算法利用直达波相对于参考信号具有非因果系统响应的特点,在传统自适应对消技术的基础上,通过增加部分非因果的滤波网络实现了最小均方误差准则下的自适应杂波抑制。基于数字广播的仿真结果表明,本文提出的方法不仅能够有效消除直达波和多径干扰对检测目标回波的影响,同时还能够获得目标的方位信息。     

机动目标跟踪中自适应滤波算法的研究

文中对机动目标跟踪中的自适应滤波算法进行了研究,给出了一种适用于雷达导引头跟踪系统的修正的自适应卡尔曼滤波算法,通过全弹系统的数字仿真,对影响该算法滤波性能的各种因素进行了分析讨论.大量仿真结果表明该自适应滤波算法对于机动目标具有良好的跟踪性能和适应能力.     

一种基于Wiener滤波的海天背景红外目标检测算法

针对海天背景红外目标信噪比低且容易受到海面杂波、云层背景干扰的问题,提出了一种基于Wiener滤波的海天背景红外目标检测算法。首先,采用Wiener滤波器实现红外图像的背景估计,利用方向梯度算子估计海天线,确定目标的潜在区域。然后,采用自适应阈值分割的方法确定目标位置。最后,根据多向梯度特征剔除虚假目标。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,且对云层边缘、海杂波有较好的抑制能力。     

基于分数阶傅里叶变换补偿多普勒徙动的动目标检测算法

提出了一种基于分数阶Fourier变换(FRFT)的二次相位多普勒徙动补偿的动目标检测算法。该算法利用离散分数阶Fourier燹换形成扫频滤波器组,实现对每个多普勒频率（径向速度）检测单元分别进行二次相位补偿和相参积累,有效增强了雷达在强杂波背景下对微弱运动目标的检测能力。仿真结果验证了本文算法的有效性。由于分数阶Fourier变换具有比较成熟的快速算法（与FFT计算量相当）,所以所需的计算代价较小。     

面向雷达目标检测性能的多弹协同航迹规划

基于多弹平台的空间分布式雷达构型决定了杂波距离环位置,直接影响杂波回波能量的强弱,从而影响目标检测性能。为实现多弹协同航迹规划过程中的杂波抑制,提升目标检测性能,基于多智能体深度强化学习算法对多弹航迹进行智能规划,将目标检测性能作为该算法的优化目标,引入能量约束与动力学约束等约束条件,训练得到多弹协同智能航迹规划策略,通过控制多弹飞行过程中的空间分布降低杂波回波能量,实现动态环境下的杂波抑制。通过仿真验证表明,所提算法能有效降低强杂波对目标检测的影响,提高了多弹在飞行过程中的检测性能。     

基于联合时间维训练样本的非平稳杂波抑制方法

针对机载雷达的杂波距离依赖性导致空时自适应处理(STAP)器性能下降的问题,提出一种基于回波快-慢时间二维训练样本的非平稳杂波抑制方法。利用脉冲雷达回波信号的时域平稳性以及杂波多普勒频率随距离缓变的特点,在STAP 时域分段的降维处理中,利用慢时间和快时间维的数据样本联合估计协方差矩阵,达到减小距离向杂波非平稳的目的;对所有滤波器输出进行相干叠加,减小降维引起的孔径损失,提高输出信杂噪比。将该方法应用于非正侧视阵机载雷达杂波抑制中,仿真结果表明不仅能显著提高协方差矩阵的估计精度和主瓣杂波抑制性能,而且具有较高的稳健性。     

递推式空时自适应滤波器的研究

本文针对预警机雷达,提出了一种递推式空时二维自适应滤波器.此滤波器采用改进的随机梯度(M-LMS)递推算法,不需要计算杂波协方差矩阵及其逆矩阵,保留了系统自由度.仿真结果表明此算法具有较快的收敛速度,滤波性能较好,便于实时处理等特点.     

基于排序数据变率的最大似然恒虚警检测方法

在韦布尔杂波背景下,针对在未知数目的目标干扰情况下不能够正确估计杂波统计模型的参数,进而影响雷达对目标的恒虚警检测性能,提出了一种基于排序数据变率的自适应删除最大似然恒虚警检测(ACML-CFAR)。利用基于排序数据变率(ODV)的删除算法对杂波单元进行自适应删除,然后使用其余参考单元采样基于最大似然法来估计杂波分布的参数,并形成检测器的检测门限。仿真结果表明:在均匀杂波下,ACML-CFAR略好于ML-CFAR,表明了ACML-CFAR对于拖尾杂波中的部分较强的杂波尖峰也能够删除;在干扰杂波背景下,能够自适应删除杂波中的干扰,不需要关于干扰目标数的先验信息,克服了ML-CFAR检测器在删除个数小于干扰个数时检测性能严重下降的问题。     

复杂波形体制下雷达导引头地杂波分析

复杂波形体制的地杂波与脉冲多普勒杂波相比变化较大,对各种雷达体制的地杂波建模、仿真、分析意义重大.结合具体体制的信号处理原理,对频率步进和频率捷变所产生的杂波进行详细分析.通过改变雷达导引体制和补偿方式,分析导引体制在不同环境中对地杂波的抑制作用.     

不同环境下海杂波特征仿真与试验研究

海杂波是影响雷达目标检测的主要因素,而海洋大气环境又通过影响电磁波传播路径而改变海杂波特征。分析了不同海洋大气环境下海杂波特征差异的成因,综合海面反射率经验模型,建立了基于“对等距离冶法的海杂波特征量计算方法,并对文献[9] 试验中1998 年4 月2 日观测的海杂波数据进行了仿真,经过4 个方向对比表明,仿真值与实测平均值比较吻合。结合模拟的不同环境条件和雷达参数,对标准大气、蒸发波导及表面波导等环境下的海杂波特征进行了仿真,结果表明:相比于标准大气环境,波导环境下海杂波功率特征呈现增强的趋势,而且在表面波导环境下的第一跳跃盲区内还会呈现弱杂波或无杂波特征。     

基于概率定义扩展样本的机载雷达空间和时间相关海杂波数据仿真方法

海杂波背景下的目标检测性能是机载预警雷达的重要指标之一。为了给机载雷达海杂波抑制方案的有效设计提供数据来源,需要仿真模拟出满足实际分布特性和相关性的海杂波。针对实测海杂波数据具有的显著时间相关性和空间相关性,提出了一种新的海杂波数据产生方法。该方法基于概率密度定义及相关性的本质,运用蒙特卡罗思想和Cholesky分解来产生空间和时间相关的海杂波。这种方法不仅简化了海杂波数据产生流程,同时提高了海杂波幅度和相关性吻合效果。分别利用实测和仿真数据验证了所提方法的有效性。     

高频天地波联合传播一阶海杂波仿真分析

高频海杂波是高频海态参数反演重要载体,高频天地波联合传播（HSSWP）海杂波表现出与单纯天波或地波传播海杂波不同的特性,推导了HSSWP一阶海杂波Bragg频率,分析其Doppler频率及展宽随距离、方位、波束宽度的变化,给出一阶海杂波谱仿真结果,与实测图对比,并分析了一阶海杂波对目标探测的影响,最后给出影响一阶海杂波的其他因素。     

声自导鱼雷空时自适应处理

介绍了全维和降维空时自适应处理（STAP）的基本原理,通过分析鱼雷工作环境、工作方式以及数据组织方式,讨论了采用STAP方法提高声自导鱼雷混响背景下目标检测性能的可能性,给出了关键步骤的解决方案和STAP抗混响的基本流程。分析结果表明,采用STAP进行混响抑制难度要大于对机载预警（AEW）雷达杂波的抑制,然而在实现上却是可能的。仿真结果表明,采用STAP方法能够获得比常规方法更好的检测性能。STAP方法能够充分利用声自导鱼雷混响空时分布特性,是一种有前途的抑制鱼雷混响的新方法。